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浏览 2修改于2014-03-28得票数 1
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我使用BayesNet算法，因此需要对数据集中的数值进行离散化。我读到，在离散化测试数据集时，我需要使用训练数据集作为输入格式，以便离散化的训练数据集和测试数据集是兼容的()。这是我的测试数据集离散化代码： int[] discIndices = {0,2,5,6例如，我有一个数值属性，当我离散化
浏览 5提问于2017-10-25得票数 0
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因此，我正在做一个零阶保持积分技术来进行离散化。在中，有一个描述离散动力学的显式表达式。
我该如何看待来自Drake的线性化系统的显式形式？我想知道A、B和C矩阵，以便明确地写出我的离散时间动力学。另外，Drake中有没有实现离散化的技术？
浏览 17提问于2020-05-06得票数 0
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我想离散化一个包含连续变量的列。数据看起来像这样；我希望通过离散化将数字转换为分类，但零代表不同的类别。有时直接离散化可以保持不同的数字为零。
我想如果我保留零，那么离散化我的愿望就会实现。, 10, 1, 2, 4, 5, 5, 6)), class = "data.frame", row.names = c(N
浏览 20修改于2021-05-21得票数 0
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连续特征离散化往往会导致信息的丢失。然而，卡格尔泰坦尼克号的大多数顶级解决方案都是基于离散化(年龄、票价)。
什么时候应该离散连续特征？是否有任何关于准确性的标准和利弊。
浏览 0修改于2017-10-16得票数 7
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离散数值属性的最佳策略是什么？此外，这(属性离散化)对聚类(使用K-均值)有意义吗？因为我使用的是weka，所以我知道我可以使用离散化过滤器，使用findNumBins选项或useEqualFrequency。但还有其他策略吗？另外，对属性使用离散化，然后查找集群(使用K-均值)是否有意义？(我怀疑这没有多大意义，但我只想确认一下)
谢谢!
浏览 0修改于2015-11-15得票数 1
是否可以在weka中对选定的列进行离散化？我的数据集中有42列，我只想离散(间隔)经度和纬度，但是所有的列都是离散的。
浏览 2提问于2014-10-11得票数 2
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CfsSubsetEval对数据集进行离散化，我试图避免这种情况，因为数据集已经被离散化了。下面是执行离散化的CfsSubsetEval.java中的行。m_trainInstances, m_disTransform);由于class属性是在arff文件中定义的，如下所示：该属性不是数字属性，因此将执行离散化虽然我对Weka实现有一点了解，但我试图注释掉这些行，以跳过离散化<
浏览 3修改于2014-11-02得票数 0
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iris) + geom_point(aes(x=Sepal.Width, y=Sepal.Length, colour=Sepal.Length)) + scale_colour_gradient()
离散化颜色比例的正确方法是什么ggplot正确地识别离散值，并对这些离散值使用离散标度，但我的问题是，如果你有连续的数据，并且你想要一个离散的颜色条(每个方块对应一个值，方块仍然在渐变中着色)，那么最好的方法是什么？离散化/入库是否应该发生在
浏览 0修改于2017-05-23得票数 18
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我需要在weka中对一个列进行离散化。列名为“年龄”。它有数字属性。例如2-90之间的值。
我需要根据特定的值范围执行离散化过程，以便基于以下类别离散年龄属性。
浏览 4提问于2022-05-23得票数 0
我要求对数据集的属性进行等宽离散化，然后继续绘制数据集离散化与连续的绘制值。为此，我需要完整的离散值数据集，而不是稀疏矩阵 X,y = datasets[0]X_binned = enc.fit_transform
浏览 11修改于2020-05-19得票数 0
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我正在使用arules包对数据帧中的连续变量进行离散化。我使用的是这一行但它给了我一个错误我只是尝试将我的连续变量从"data1“数据帧转换为3个二进制离散变量
浏览 6提问于2015-08-20得票数 5
由于各种原因，我们希望数据是离散的，因此有一些连续变量需要离散化。我在pandas中发现了qcut，它似乎可以做我想做的事情--我可以设置一些存储箱，它会将变量离散到那么多的存储箱中，试图保持每个存储箱中的计数相等。因为分类器是在离散化的数据上训练的，所以新的测试实例在可以使用之前需要离散化。因此，我希望能够做的是读入一个新实例，对其应用已经建立的离散化方案，将其转换为字符串，并在随机森林中运行它。然而，我被“应用<
浏览 136提问于2019-08-26得票数 10
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我需要知道什么时候是在the中进行离散化的合适时间，我有数据集，我需要从这些数据创建训练和测试数据样本。我应该在抽样之前还是抽样之后对数值属性进行离散化？
浏览 1提问于2013-02-12得票数 0
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我们知道，我们通常对连续特征进行离散化，以消除额外的信息和不必要的规律性，从而使模型具有良好的鲁棒性和良好的预测能力。但我想知道，除了基于特征的上下文之外，如何选择数据离散化、二进制或多值化的最优阈值。
浏览 0提问于2019-04-29得票数 2
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unexpected string, expecting comma or '}' ^^^^^^^^^^^^^ 1.pool.ntp.org,/etc/nftables.conf:10:6-6: Error: syntax error, unexpected number
2.poo
浏览 10修改于2021-06-19得票数 0
然后，我对连续控制器进行了离散化，以两种不同的、但等价的方式实现了，这两种离散实现提供了不同的结果--，尽管它们应该是等效的。两个离散控制器都是用相同的离散化方法(Tustin)得到的，但一个是作为一个DLR Xcos传递函数来实现的，另一个是作为P和I分别实现的。附加模型包含上下文中的所有设置，并说明了连续控制器以及两个离散控制器。
“分量离散控制”较好地跟踪连续控制器，而“传递函数离散控制”是不稳定的。这个问题在较短的采样时间内得
浏览 14提问于2017-10-18得票数 1
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我正在尝试一些音乐聚类算法，我认为使用基本上由离散化fft组成的特征向量(如离散化频率)将是一个很好的相似性度量。这会有用吗？人们知道什么是好的音频相似性度量吗？
浏览 23修改于2019-01-14得票数 3
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您是否知道将tensorflow或keras约束为一组离散权重并使用离散/刚性激活函数(例如sign或hard-tanh)的方法？可能我将不得不扩展(例如)(相应框架的)密集层类，并定义一个自定义的前向传播函数(及其派生函数)。
浏览 0修改于2019-10-27得票数 5
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